ReduceMin

バージョン名: ReduceMin-1

カテゴリー: リダクション

簡単な説明: ReduceMin 操作は、axes 入力で指定された次元に沿って、指定された入力 data の最小値を見つけてリダクションを実行します。

詳細説明:

ReduceMin 操作は、axes 入力で指定された次元に沿って、指定された入力 data の最小値を見つけてリダクションを実行します。出力の各要素は次のように計算されます。

output[i0, i1, ..., iN] = min[j0, ..., jN](x[j0, ..., jN]))

ここで、インデックス i0, ..., iN は入力 data のすべての有効なインデックスを実行し、最小値 min[j0, ..., jN] を見つけると、axes 入力で指定されたインデックスのセットに含まれない次元 k に対して jk = ik になります。

特定のケース:

  1. axes が空のリストの場合、ReduceMin は恒等操作に対応します。

  2. axes に入力 data のすべての次元が含まれている場合、入力テンソル全体に対して 1 つのリダクション値が計算されます。

空のテンソルを削減すると、未定義の動作が発生します。

属性:

  • keep_dims

    • 説明: true に設定すると、リダクションに使用される axes が保持されます。このような各 axis の出力次元は 1 に等しくなります。

    • 値の範囲: true または false

    • タイプ: boolean

    • デフォルト値: false

    • 必須: いいえ

入力:

  • 1: data はタイプ T の任意の形状のテンソルです。必須。

  • 2: axes - data 入力テンソルの axis インデックス。これに沿ってリダクションが実行されます。一意の要素とタイプ T_IND のスカラーまたは 1D テンソル。要素の範囲は [-r, r-1] です。ここで、rdata 入力テンソルのランクです。必須。

出力:

  • 1: data 入力テンソルに適用された ReduceMin 関数の結果。axes 入力テンソルに含まれないすべての i 次元に対するタイプ T および shape[i] = shapeOf(data)[i] のテンソル。axes の次元の場合、keep_dims == true の場合は shape[i] == 1 で、それ以外の場合は、i 番目の次元が出力から削除されます。

タイプ:

  • T: サポートされている数値タイプ。

  • T_IND: サポートされている整数タイプ。

例:

 <layer id="1" type="ReduceMin" ...>
     <data keep_dims="true" />
     <input>
         <port id="0">
             <dim>6</dim>
             <dim>12</dim>
             <dim>10</dim>
             <dim>24</dim>
         </port>
         <port id="1">
             <dim>2</dim>         <!-- value is [2, 3] that means independent reduction in each channel and batch -->
         </port>
     </input>
     <output>
         <port id="2">
             <dim>6</dim>
             <dim>12</dim>
             <dim>1</dim>
             <dim>1</dim>
         </port>
     </output>
 </layer>
 <layer id="1" type="ReduceMin" ...>
     <data keep_dims="false" />
     <input>
         <port id="0">
             <dim>6</dim>
             <dim>12</dim>
             <dim>10</dim>
             <dim>24</dim>
         </port>
         <port id="1">
             <dim>2</dim>         <!-- value is [2, 3] that means independent reduction in each channel and batch -->
         </port>
     </input>
     <output>
         <port id="2">
             <dim>6</dim>
             <dim>12</dim>
         </port>
     </output>
 </layer>
 <layer id="1" type="ReduceMin" ...>
     <data keep_dims="false" />
     <input>
         <port id="0">
             <dim>6</dim>
             <dim>12</dim>
             <dim>10</dim>
             <dim>24</dim>
         </port>
         <port id="1">
             <dim>1</dim>         <!-- value is [1] that means independent reduction in each channel and spatial dimensions -->
         </port>
     </input>
     <output>
         <port id="2">
             <dim>6</dim>
             <dim>10</dim>
             <dim>24</dim>
         </port>
     </output>
 </layer>
 <layer id="1" type="ReduceMin" ...>
     <data keep_dims="false" />
     <input>
         <port id="0">
             <dim>6</dim>
             <dim>12</dim>
             <dim>10</dim>
             <dim>24</dim>
         </port>
         <port id="1">
             <dim>1</dim>         <!-- value is [-2] that means independent reduction in each channel, batch and second spatial dimension -->
         </port>
     </input>
     <output>
         <port id="2">
             <dim>6</dim>
             <dim>12</dim>
             <dim>24</dim>
         </port>
     </output>
 </layer>